損失関数（１）
機械学習における損失関数としてよく利用される平均二乗誤差（MSE: Mean Square Error）について解説する。これは２つのデータ間の誤差を評価するための関数であり、結果の値は誤差の大きさを表している。同じ長さの２本のベクトル
$ \mathbf{y} = (y_0, y_1, \ldots , y_{N-1})
$ \bar{\mathbf{y}} = (\bar{y}_0, \bar{y}_1, \ldots , \bar{y}_{N-1})
を考えると、次のように与えられる。
$ \mathrm{loss}_{MSE} = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} (\bar{y}_i - y_i)^2
まず、MSELoss関数【torch】を参考に、MSE を計算するための Python の関数の使い方について理解してください。
【課題】
MSELossインスタンスに与えるデータを変更し、誤差の値がどのように変化するかを確認せよ。
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